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计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告.docx

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计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告

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计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告(1)

一、内容简述...............................................3

1.1实验目的...............................................3

1.2实验原理...............................................4

1.3实验准备...............................................5

二、数据处理与导入.........................................6

2.1数据来源...............................................7

2.2数据预处理.............................................8

2.2.1缺失值处理...........................................9

2.2.2异常值处理..........................................10

三、模型建立..............................................11

3.1简单线性回归模型设定..................................12

3.2参数估计方法..........................................13

四、结果分析..............................................14

4.1回归结果展示..........................................15

4.2统计检验..............................................16

五、模型诊断..............................................17

六、模型应用..............................................18

七、结论与建议............................................19

7.1主要结论..............................................20

7.2建议与展望............................................22

计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告(2)

一、内容描述..............................................23

1.1研究背景与意义........................................24

1.2研究内容与方法........................................25

1.3论文结构安排..........................................26

二、文献综述..............................................27

2.1经典线性回归模型介绍..................................28

2.2Eviews软件在计量经济分析中的应用......................29

2.3国内外相关研究进展....................................31

三、理论框架与研究假设....................................32

3.1理论基础概述..........................................33

3.2研究假设提出..........................................34

3.3变量选择与定义........................................35

四、数据来源与处理........................................36

4.1数据来源说明..........................................37

4.2数据预处理方法...............................

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